現在、AIの技術進化は、情報通信産業の歴史において極めて重要な転換点を迎えようとしている。これまで急速な発展を遂げてきた従来のAIは、テキスト生成や画像認識といったデジタル空間内での情報処理を主戦場としてきた。これらのAIは、学習した膨大なデータを基に、高度な分析や予測を実行し、その結果を情報として人間へ提示することが中心であった。つまり、従来のAIにおいては、最終的な判断を下し、物理的な行動を起こす役割は人間が担っていた。
しかし、近年、この前提を根底から覆す新領域としてPhysical AIが急速に台頭している。Physical AIとは、デジタル空間にとどまらず、物理世界に対して直接作用することを目的とした新たな概念であり、ロボット、ドローン、自動運転車といった物理デバイスと高性能なAIが融合することにより実現される。
日本国内において、AIやロボットの導入は、「人手不足解消」や「省人化」を目的として語られることが多いが、Physical AIの導入目的を「人間の代替」と限定してしまうと、その本質を見誤る危険性がある。Physical AIの本質とは、工場、物流施設、建設現場、インフラ保守現場などにおける「物理世界のリアルタイム最適化」にある。リアルタイムな観測と行動を繰り返すことで、人間には実現不可能な速度や精度のタスク実行、複数デバイスの統合制御が可能になり、産業界の生産性や安全性を大きく引き上げることができるのである。
また、このような進化により、「データの価値」にも変化が生じる。生成AI時代においては、テキスト、画像、音声といった「情報データ」が価値の中心であったのに対し、Physical AI時代においてはロボットの動きや作業手順といった「行動データ」が重要となる。つまり、Physical AI時代においては、新たな資源である「行動データ」をいかに蓄積するかが次世代の競争のカギとなる（図表1）。
図表1 従来のAIとPhysical AIの違い
グローバル市場では、Physical AI時代の覇権争いが急速に動き出している。その競争の本質は、デバイスが物理世界で動作する際に依存するソフトウェア・データ・ハードウェア基盤であるロボットOSを通して、エコシステム全体の主導権を誰が握るのか、という問いに集約される。
この戦いには、NVIDIAをはじめ、Google、Tesla、Huaweiといった世界的なテック企業が参戦している。NVIDIAは、OmniverseやIsaacを通じ、シミュレーションから学習・推論・展開までを一気通貫でカバーするフルスタック基盤を構築し、すでに多くのロボットメーカーが採用するデファクトスタンダードの地位を固めつつある。Googleは、子会社Intrinsicを通じて「ロボット版Android」を目指し、ソフトウェアOS層での覇権を狙いながら、DeepMindのGemini Roboticsによって知覚・推論・行動を統合したAIモデルの開発を加速させている。TeslaはOptimus humanoidロボットと自動運転由来のAI技術を組み合わせ、ハードとソフトの垂直統合モデルで独自のエコシステム構築を目指している。そして、Huaweiでは、独自の分散型OSであるHarmonyOSを基盤とし、AI・IoT・マルチデバイス連携を統合したエコシステム構築を進めている。デスクトップ時代のWindows独占や、スマートフォン時代のiOSとAndroidによる覇権争いのように、次の10年は間違いなくこれらの巨大資本による「ロボットOS戦争」の時代となるであろう。